A DeepMind, braço de pesquisa em inteligência artificial da Google, apresentou uma nova pesquisa sobre o Agente Multi-mundo Instruível Escalável (SIMA). Em termos mais simples, a tecnologia da Google pode seguir instruções em linguagem natural para desenvolver-se em jogos de videogames.
Nesse sentido, segundo a Google, os videogames são um campo de prova chave para sistemas de inteligência artificial (IA). A tese da empresa é que, como no mundo real, os jogos são ambientes ricos de aprendizado com configurações responsivas, em tempo real e metas em constante mudança.
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Ademais, a Google DeepMind afirma ter uma longa história em IA e jogos. “Hoje, anunciamos um novo marco. Desse modo, mudando nosso foco de jogos individuais para um agente de jogo de IA generalista e instruível”, anuncia.
“Em um novo relatório técnico, introduzimos o SIMA, abreviação de Agente Multi-mundo Instruível Escalável, um agente de IA generalista para configurações virtuais 3D. Fizemos parceria com desenvolvedores de jogos para treinar o SIMA em uma variedade de videogames”, diz.
Pesquisa é inédita, segundo a Google
Segundo a Google, a pesquisa marca a primeira vez que um agente de IA demonstrou que pode entender uma ampla gama de mundos de jogos. Além de seguir instruções em linguagem natural para realizar tarefas dentro deles, como um humano faria.
“Este trabalho não é sobre alcançar altas pontuações em jogos. Aprender a jogar até mesmo um videogame é uma façanha técnica para um sistema de IA. Mas aprender a seguir instruções em uma variedade de configurações de jogo pode desbloquear agentes de IA mais úteis para qualquer ambiente”, diz.
A pesquisa visa mostrar como é possível traduzir as capacidades de modelos avançados de IA em ações úteis do mundo real por meio de uma interface de linguagem. “Esperamos que o SIMA e outras pesquisas de agentes possam usar videogames como caixas de areia para entender melhor como os sistemas de IA podem se tornar mais úteis”, finaliza o anúncio da Google.
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